Analisis Survei: Bagaimana Mengevaluasi Hasil Survei [Contoh Nyata]

Analisis survei adalah proses menganalisis data/umpan balik pelanggan yang dikumpulkan dari kuesioner yang telah kami lakukan sebelumnya.

Sebagian besar alat untuk membuat survei menyediakan opsi untuk menghasilkan tanggapan, tetapi masih diperlukan lebih dari sebagian responden dan persentase yang diletakkan dengan rapi dalam tabel untuk memahami informasi.

Tapi jangan kewalahan; dalam posting blog ini, kami memberi Anda contoh praktis tentang cara mengatur, menganalisis, dan menggunakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk mendorong bisnis Anda maju dan membuat semua pemangku kepentingan bisnis senang.

Mari selami.

1. Siapkan formulir survei Anda untuk pengumpulan data yang lebih mudah

Untuk membuat seluruh proses analisis data lebih mudah dipahami, kami akan menggunakan contoh template restoran langsung.

Survei online ini terutama berisi pilihan ganda, pertanyaan tertutup tentang makanan, staf, harga, usia, dan platform media sosial yang digunakan pelanggan untuk menemukan kami.

Jenis pertanyaan ini lebih mudah untuk dianalisis dan dapat memberi kita tingkat respons yang lebih tinggi.

Namun demikian, survei ini mencakup pertanyaan terbuka, yang dapat membantu kami mengumpulkan informasi yang lebih mendalam dari pelanggan.

Penelitian survei harus memberi kita pemahaman yang lebih baik tentang kebutuhan audiens target kita.

Namun, contoh kasus penggunaan dalam posting blog ini akan memberi Anda pemahaman tentang kemungkinan penggunaan data yang diperoleh dari survei umpan balik, seperti contoh, survei riset pasar.

2. Atur data survei Anda

Setelah proses pengumpulan data selesai, langkah pertama adalah mengekspor data dari alat survei ke Google Spreadsheet, Excel, atau aplikasi analisis statistik lainnya.

Jika Anda sudah memiliki data, Anda dapat melewati bagian ini dan langsung menuju ke analisis data survei.

Setelah kami mengekspor survei, datanya akan terlihat seperti ini:

Selanjutnya, kita harus memecah tabel menjadi kelompok yang lebih umum agar kita tidak tersesat dalam daftar pertanyaan.

Berikut ini salah satu contohnya:

• Demografi
• Pemasaran : Usia | bagaimana Anda mendengar tentang kami?
• Staf : Apakah Anda merasa stafnya ramah dan bersahabat?
• Makanan : Bagaimana Anda menilai kualitas makanan di restoran kami? Apakah makanan datang tepat waktu?
• Menu : Apakah ada sesuatu yang menurut Anda harus ada di menu?
• Harga : Apakah harga sesuai dengan kualitas pengalaman Anda secara keseluruhan?
• NPS (Skor promotor bersih) : Seberapa besar kemungkinan Anda merekomendasikan restoran tersebut kepada teman-teman Anda?
• Kembali : Maukah Anda datang dan mengunjungi kami lagi?

Setelah kita memiliki angka-angkanya, langkah selanjutnya adalah menghitung persentase untuk membandingkan jawaban dengan cepat.

Berikut adalah salah satu contoh penghitungan persentase kelompok umur:

Untuk menentukan kelompok usia mana yang paling banyak datang ke restoran kami, kami perlu membagi jumlah total orang di setiap kelompok usia dengan jumlah total jawaban survei dikalikan 100.

Untuk itu, kami akan mengambil kelompok usia 25-34 tahun.

• 25 orang berusia 25-34 telah menjawab survei kami
• Jumlah total orang yang menjawab survei adalah 55 orang.
• 25/55×100 = 46%
• 46% pelanggan yang mengunjungi restoran kami termasuk dalam kelompok usia 25-34 tahun.

3. Gunakan metode analisis data survei

Sekarang saatnya memberi makna pada data kuantitatif dan data kualitatif yang telah kami kumpulkan dari survei.

Untuk melakukan itu, kami akan menggunakan beberapa metode mudah seperti melihat pertanyaan penelitian teratas kami, tabulasi silang dan hasil penyaringan, dan pembandingan hasil survei.

Berikut adalah arti dari masing-masing:

Pertanyaan teratas

Pertanyaan survei teratas harus memberi kami informasi tentang subjek/topik yang paling kami minati.

Misalnya, jika kami tertarik untuk meningkatkan metode pemasaran dan promosi kami, pertanyaan penelitian utama kami adalah pertanyaan yang mengacu pada bagian pemasaran:

bagaimana Anda mendengar tentang kami?

Data yang kami dapatkan dari responden terbukti. 63% responden mengatakan bahwa mereka pernah mendengar tentang restoran tersebut melalui media sosial. 18% responden mengatakan bahwa mereka telah menemukan kami di Google, dan baik iklan TV maupun Influencer telah membawa kami, 0 pelanggan.

Jadi, pertanyaan penelitian teratas hanya itu, persentase responden yang memberikan jawaban spesifik untuk pertanyaan tertentu.

Hasil tabulasi silang dan penyaringan

Tabulasi silang berarti membandingkan hasil (kumpulan data) antara lebih banyak subkelompok dari survei.

Contoh: Kami ingin membandingkan bagaimana kelompok usia antara 18-24 dan 25-34 menjawab pertanyaan “Bagaimana Anda mendengar tentang kami?”

66% pelanggan berusia 18-24 menjawab bahwa mereka telah mendengar tentang kami dari media sosial, 33% menjawab bahwa mereka telah mengunjungi restoran setelah seseorang merekomendasikan restoran tersebut.

Kelompok berikutnya adalah yang berusia 25-34 tahun. 80% menjawab bahwa mereka telah mendengar tentang restoran tersebut melalui media sosial, dan 20% menjawab bahwa mereka menemukan kami di Google.

Kita dapat menyimpulkan bahwa kedua kelompok usia tersebut sebagian besar “berasal” dari media sosial, tetapi kelompok usia 25-34 tahun memiliki kecenderungan untuk mencari restoran di Google dibandingkan dengan kelompok usia 18-24 tahun.

Memfilter hasil berarti bahwa kami hanya berfokus pada satu subgrup pada satu waktu alih-alih membandingkan jawaban dari lebih banyak subgrup.

Misalnya, kami hanya dapat menganalisis kelompok usia 25-34 tahun dan hanya mengeksplorasi jawaban mereka atas survei tersebut.

Data survei tolok ukur

Pembandingan berarti menetapkan garis dasar dari mana Anda dapat membandingkan data dari survei A dengan data yang akan Anda kumpulkan dengan survei B.

Berikut ini contohnya:

Kami dapat mengambil data skor NPS dari survei A ( Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan kami kepada keluarga atau teman) dan membandingkan skor NPS dengan data dari survei B.

Skor dari survei pertama kami (survei A) adalah dasar kami.

Jika data dari survei A menunjukkan bahwa skor NPS lebih tinggi dari data survei kedua kami, survei B, kami perlu memahami penyebabnya.

Apa yang kita lakukan sekarang yang menyebabkan orang tidak merekomendasikan kita sebanyak yang mereka lakukan sebelumnya?

Kita dapat menggunakan metode yang berbeda untuk visualisasi data seperti diagram batang untuk perbandingan yang lebih mudah.

—

Sejauh ini, kami telah mengumpulkan sejumlah besar data berharga. Berdasarkan data ini, kita dapat menarik kesimpulan, mengkaji bagaimana meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan nilai bagi bisnis.

Ikuti langkah-langkah selanjutnya di bawah ini untuk memeriksa contoh nyata dari kasus penggunaan data survei: ?

4. Tentukan persona pembelian

1. Usia
2. Penghasilan
3. Minat
4. Lokasi
5. motivasi membeli

Contoh:

James adalah seorang mahasiswa S2 berusia 27 tahun. Ia juga bekerja di sebuah perusahaan IT.

Dia datang setiap Jumat malam bersama teman-temannya. Dia tidak menikah dan tidak memiliki anak. Dia sangat aktif di media sosial. Dia tinggal di dekat restoran dan menghasilkan $94.700 per tahun.

Dia suka fotografi, bepergian, dan mencicipi berbagai jenis makanan.

Media sosial favoritnya adalah Instagram, di mana ia berbagi cerita makanan secara teratur.

Contoh contoh persona

5. Buat konten berbasis data

Menurut tanggapan survei, pelanggan kami sebagian besar adalah Milenial dan Generasi Z, yang berarti bahwa strategi konten (kapan, mengapa, dan apa yang akan diposting) harus sesuai dengan kebiasaan konsumen dan ciri kepribadian orang-orang yang termasuk dalam kelompok usia tersebut.

Kami dapat menggunakan data survei untuk menentukan topik, sudut pandang, dan tujuan untuk membuat konten yang lebih relevan dan menarik.

Berikut adalah beberapa contoh sifat konsumen yang paling tepat menggambarkan pelanggan berusia antara 18-34 tahun.

Teliti sebelum membeli

Generasi milenium terkenal sulit untuk disenangi, dan sementara banyak restoran mencoba yang terbaik untuk menarik demografis ini dengan renovasi mahal atau item menu baru, cara termudah untuk membuat restoran menarik bagi milenium mungkin sesederhana menghasilkan ulasan. Memposting ulang cerita di profil media sosial atau situs web Anda harus menjadi bagian dari strategi pemasaran Anda.

Selain itu, jika kita kembali ke hasil survei, kita dapat melihat bahwa 33% orang berusia 18-24 menjawab bahwa seseorang merekomendasikan restoran Anda.

Ini berarti bahwa restoran melakukan pekerjaan dengan baik dan menunjukkan kepada kita bahwa promosi dari mulut ke mulut merupakan stimulus bagi orang-orang untuk datang ke restoran Anda.

Takut ketinggalan

Ciri lain yang membedakan pembeli dalam kelompok usia ini adalah rasa takut ketinggalan.

Anda dapat menggunakan ulasan dan testimonial, diskon dengan penghitung waktu mundur, atau salinan peluang yang terlewatkan.

Konsumen visual

Memposting video, gambar, GIF, dan MEME, atau bahkan konten interaktif harus menjadi bagian dari pemasaran konten Anda.

Konsumen multi-perangkat.

Segala sesuatu yang akan Anda hasilkan sebagai konten perlu dioptimalkan untuk beberapa perangkat layar.

ekspresi bahasa

Salinan yang kami tulis harus untuk masyarakat umum dan dapat dimengerti oleh semua orang.

Nada suara

Bahasa yang ramah dan santai

materi iklan

Sebagian besar pelanggan adalah anak muda, artinya pemasar juga harus merancang materi iklan (gambar) untuk berhubungan dengan pelanggan mereka.

6. Tentukan saluran distribusi terbaik

Menurut hasil survei, 63% pengambil survei telah mendengar tentang restoran dari media sosial. 18% menelusuri kami di Google, 18% mengunjungi restoran karena rekomendasi seseorang, dan iklan TV serta influencer telah memberi kami 0 orang.

Kami dapat menyimpulkan bahwa media sosial dan Google harus menjadi fokus utama kami untuk mempromosikan restoran dan harus menyerah pada TV dan Influencer.

7. Tentukan strategi pemasaran media sosial

Data survei yang kami kumpulkan juga dapat diterapkan dalam strategi pemasaran media sosial berbayar kami untuk penargetan audiens yang lebih akurat.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana Anda dapat menggunakan data:

• Kami dapat menggunakan alamat email untuk menargetkan ulang audiens dan membuat audiens serupa berdasarkan daftar pelanggan.
• Sesuaikan rentang usia iklan, sehingga kami dapat menargetkan audiens yang tepat dan menghemat waktu dan uang untuk pengujian berdasarkan data demografi.
• Kami dapat menggunakan daftar pelanggan untuk memberi tahu pelanggan tentang item baru pada menu.
• Kami dapat menargetkan audiens dingin dengan minat pada makanan vegan. (Berdasarkan data kualitatif dari pertanyaan terbuka, sebagian besar responden akan menyukai menu pizza vegan)
• Dengan mengetahui persona pelanggan ideal kami, kami dapat menyesuaikan anggaran kami dengan baik di Instagram atau Facebook.
• Gunakan pertanyaan peringkat untuk meningkatkan relevansi salinan iklan.

8. Lakukan perbaikan berdasarkan umpan balik

Hasil survei menunjukkan bahwa pizza vegan, sayap ayam, dan salad yunani adalah makanan yang hilang dari menu.

Data memberi tahu kami bahwa banyak pengunjung adalah vegan, dan restoran perlu mempertimbangkan pilihan vegan seperti pizza vegan untuk pelanggannya.

81% pelanggan mengatakan bahwa stafnya ramah, 9% tidak, dan 10% tidak memperhatikan. Ini berarti bahwa sebagian besar waktu tim melakukan pekerjaan dengan baik saat melayani para tamu.

9. Memprediksi perilaku masa depan

54% responden survei mengatakan mereka akan kembali, 27% tidak tahu, dan 19% mengatakan tidak akan kembali.

Sebagian besar pelanggan mengatakan mereka akan kembali, yang merupakan hal yang fantastis, tetapi mari kita selidiki mengapa pelanggan tidak yakin untuk kembali ke restoran menggunakan metode tabulasi silang.

27% menjawab bahwa mereka tidak tahu apakah mereka akan kembali ke restoran.

Hal yang logis adalah membandingkan jawaban-jawaban ini dengan jawaban-jawaban tentang harga, kualitas makanan, atau keramahan staf sebagai hal-hal yang mungkin dapat mempengaruhi pengalaman pelanggan.

Jadi inilah yang kami dapatkan: ️

60% orang yang menjawab “Saya tidak tahu” juga mengatakan bahwa harga tidak sesuai dengan kualitas restoran. Jadi itu mungkin alasan mengapa seseorang akan berpikir dua kali sebelum datang ke restoran.

Karena itu, kita dapat menggunakan informasi ini untuk memprediksi mengapa dan apakah seseorang akan kembali atau tidak.

Kesimpulan

Ada kemungkinan tak terbatas untuk meningkatkan bisnis Anda ketika pelanggan Anda dengan senang hati memberikan umpan balik. Dengan menganalisis umpan balik pelanggan, perusahaan dapat melayani tujuan mereka dengan lebih baik dan membuat keputusan yang lebih berorientasi pada pelanggan.

Mempelajari cara menganalisis dan mengeluarkan wawasan berharga bukanlah proses yang mudah; namun, setelah dikuasai secara signifikan dapat menguntungkan setiap aspek bisnis.